Preview

Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Детерминанты инсулинорезистентности у взрослых индонезийцев, не страдающих диабетом: многомерный анализ факторов метаболизма, питания и образа жизни

https://doi.org/10.35627/2219-5238/2025-33-12-17-25

Аннотация

Введение. Инсулинорезистентность (ИР), основной предшественник диабета второго типа, встречающаяся у 44,2 % индонезийцев, оценивалась с помощью индекса триглицеридов-глюкозы (TyG) как более практичного и экономичного показателя. В Индонезии комплексные исследования зависимости между факторами метаболизма, питания и образа жизни и ИР по-прежнему проводятся редко.

Цель: оценить факторы метаболизма, питания и образа жизни, связанные с инсулинорезистентностью, у взрослых жителей Индонезии, не страдающих диабетом.

Материалы и методы. В нашем поперечном исследовании использовались первичные данные когортного исследования факторов риска неинфекционных заболеваний, проведенного в Богоре, Индонезия. Из 5329 респондентов 251 участник с уровнем глюкозы натощак ≥ 126 мг/дл и 463 человека с неполными данными были исключены, вследствие чего итоговая выборка составила 4615 респондентов. Инсулинорезистентность определялась по индексу TyG ≥ 8,5. Переменные с p < 0,25 в критериях хи-квадрат были включены в многофакторную логистическую регрессию для выявления независимых предикторов. Были получены отношения шансов (ОШ) и 95 % доверительные интервалы (ДИ).

Результаты. Многофакторный анализ выявил несколько сильных предикторов индекса TyG среди взрослых без диабета. Наибольшая корреляция с индексом триглицеридов-глюкозы была установлена для принадлежности к мужскому полу (ОШ = 3,90, 95 % ДИ: 3,15–4,82), высокого уровня общего холестерина (ОШ = 4,36, 95 % ДИ: 3,72–5,11) и низкого уровня холестерина ЛПВП (ОШ = 4,24, 95 % ДИ: 3,62–4,97). Наиболее выраженный эффект, связанный с питанием, наблюдался при частом употреблении пакетированных напитков (>3 упаковок в день) (ОШ = 5,10, 95 % ДИ: 1,38–18,82). Также значимыми предикторами оказались центральное (абдоминальное) ожирение (ОШ = 2,39, 95 % ДИ: 2,01–2,84) и возраст от 40 лет (ОШ = 1,67, 95 % ДИ: 1,41–1,98).

Заключение: инсулинорезистентность (индекс TyG ≥ 8,5) значимо связана с метаболизмом, питанием и модифицируемыми факторами образа жизни и может служить практическим инструментом скрининга городского населения.

Об авторах

Р. Р. Симанджунтак
Университет Дипонегоро
Индонезия

Симанджунтак Рохани Ретнаули - магистр общественного здравоохранения, докторантура факультета общественного здравоохранения университета Дипонегоро.

Ул. Проф. Якуба Раиса, Тембаланг, Семаранг, Центральная Ява, 50275



А. Картини
Университет Дипонегоро
Индонезия

Картини Апоина - доктор философии, кафедра общественного питания факультета общественного здравоохранения Университета Дипонегоро.

Ул. Проф. Якуба Раиса, Тембаланг, Семаранг, Центральная Ява, 50275



М. И. Картасурья
Университет Дипонегоро
Индонезия

Картасурья Марта Ирен - доктор философии, профессор кафедры общественного питания факультета общественного здравоохранения Университета Дипонегоро.

Ул. Проф. Якуба Раиса, Тембаланг, Семаранг, Центральная Ява, 50275



. Нурджазули
Университет Дипонегоро
Индонезия

Нурджазули - доктор философии, кафедра гигиены окружающей среды факультета общественного здравоохранения Университета Дипонегоро.

Ул. Проф. Якуба Раиса, Тембаланг, Семаранг, Центральная Ява, 50275



Список литературы

1. Goh LPW, Sani SA, Sabullah MK, Gansau JA. The prevalence of insulin resistance in Malaysia and Indonesia: An updated systematic review and meta-analysis. Medicina (Kaunas). 2022;58(6):826. doi: 10.3390/medicina58060826

2. Nawai F, Syauqy A, Pramono A. Correlation of lipid profile, glucose, and body composition on insulin resistance in overweight and obese subjects. AcTion Aceh Nutr J. 2024;9(1):141. doi: 10.30867/action.v9i1.1571

3. Hong S, Han K, Park CY. The triglyceride glucose index is a simple and low-cost marker associated with atherosclerotic cardiovascular disease: A population-based study. BMC Med. 2020;18(1):361. doi: 10.1186/s12916020-01824-2

4. Tao LC, Xu JN, Wang TT, Hua F, Li JJ. Triglyceride–glucose index as a marker in cardiovascular diseases: Landscape and limitations. Cardiovasc Diabetol. 2022;21(1):68. doi: 10.1186/s12933-022-01511-x

5. Kurniawan LB. Triglyceride–glucose index as a biomarker of insulin resistance, diabetes mellitus, metabolic syndrome, and cardiovascular disease: A review. EJIFCC. 2024;35(1):44-51.

6. Tahapary DL, Harbuwono DS, Soewondo P. Determinants of insulin resistance among people living in a rural area of Indonesia. J ASEAN Fed Endocr Soc. 2022;34(2):44. Accessed November 20, 2025. https://www.asean-endocrinejournal.org/index.php/JAFES/article/view/2009

7. Kim B, Kim GM, Huh U, Lee J, Kim E. Association of HOMA–IR versus TyG index with diabetes in individuals without underweight or obesity. Healthcare (Basel). 2024;12(23):2458. doi: 10.3390/healthcare12232458

8. Hosmer DW Jr, Lemeshow S, Sturdivant RX. Applied Logistic Regression. 3rd ed. John Wiley & Sons, Inc.; 2013. doi: 10.1002/9781118548387

9. Dong X, Han B, Huang W, et al. Association of TyG index with hypertension in Chinese adults: The China Health Examination Collaborative Study (CHEC Study). Asia Pac J Clin Nutr. 2023;32(3):362-373. doi: 10.6133/apjcn.202309_32(3).0008

10. Cai Q, Xing CY, Zhu J, Wang Y, Lu F, Peng J. Associations between triglyceride–glucose index and different hypertension subtypes: A population-based study in China. Front Cardiovasc Med. 2022;9:901180. doi: 10.3389/fcvm.2022.901180

11. Zuo J, Huang Z, Ge Y, Ding X, Wang X, Huang Y. Triglyceride–glucose index as a marker for visceral obesity in patients with gastric cancer. Front Nutr. 2024;11:1515918. doi: 10.3389/fnut.2024.1515918

12. Yang Y, Li S, Ren Q, et al. The interaction between triglyceride–glucose index and visceral adiposity in cardiovascular disease risk: Findings from a nationwide Chinese cohort. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):427. doi: 10.1186/s12933-024-02518-2

13. Huang P, Zhang H, Ren G, et al. Association of the triglyceride glucose index with obesity indicators and hypertension in American adults based on NHANES 2013 to 2018. Sci Rep. 2025;15(1):2443. doi: 10.1038/s41598-025-86430-z

14. Zhu X, Xu W, Song T, et al. Changes in the combination of the triglyceride–glucose index and obesity indicators estimate the risk of cardiovascular disease. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):192. doi: 10.1186/s12933-02402281-4

15. Peng Y, Li L, Li M, et al. Association between triglyceride–glucose index multiplied by waist circumference and H-type hypertension among Chinese adults. Front Cardiovasc Med. 2025;12:1589488. doi: 10.fcvm.2025.1589488

16. Yoon JS, Shim YS, Lee HS, Hwang IT, Hwang JS. A population-based study of TyG index distribution and its relationship to cardiometabolic risk factors in children and adolescents. Sci Rep. 2021;11(1):23660. doi: 10.1038/s41598-021-03138-6

17. Afshar M, Afraie M, Azami M, Zamani K, Moradpour F, Moradi Y. Diagnostic performance of the TyG index in detecting metabolic syndrome: A cross-sectional study from Western Iran. Open Public Health J. 2025;18:E18749445383799. doi: 10.2174/0118749445383799250502062335

18. Zhao X, Lu C, Song B, et al. The prevalence and clustering of metabolic syndrome risk components in Chinese population: A cross-sectional study. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1290855. doi: 10.3389/fendo.2023.1290855

19. Zhao Z, Cai R, Tao L, Sun Y, Sun K. Association between triglyceride–glucose index and sarcopenic obesity in adults: A population-based study. Front Nutr. 2025;12:1452512. doi: 10.3389/fnut.2025.1452512

20. Guo R, Tong J, Wang R, Ma S, Wei L, Zhao W. Gender differences in triglyceride glucose index predictive power for type 2 diabetes mellitus: A Chinese cohort study. Int J Diabetes Dev Ctries. 2025;45(2):300-308. doi: 10.1007/s13410-024-01369-7

21. Riccio A, Fortin E, Mellbin L, et al. Sex differences in the association between insulin resistance and non-fatal myocardial infarction across glycaemic states. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):25. doi: 10.1186/s12933-023-02093-y

22. Mahoney S, Bradley A, Pitts L, et al. Health insurance is associated with decreased odds for undiagnosed prediabetes and type 2 diabetes in American adults. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(13):4706. doi: 10.3390/ijerph17134706

23. Gold RS, Unkart JT, McClelland RL, Bertoni AG, Allison MA. Health insurance status and type associated with varying levels of glycemic control in the US: The multi-ethnic study of atherosclerosis (MESA). Prim Care Diabetes. 2021;15(2):378-384. doi: 10.1016/j.pcd.2020.11.011

24. Li Y, Li L, Liu J. The impact of health insurance on self-protection of Chinese rural residents. Front Public Health. 2022;10:874619. doi: 10.3389/fpubh.2022.874619

25. Baicker K, Mullainathan S, Schwartzstein J. Behavioral hazard in health insurance. Natl Bur Econ Res Bull Aging Health. 2013;(1):2-3.

26. Baek W, Lee JW, Lee HS, et al. Concurrent smoking and alcohol consumers had higher triglyceride glucose indices than either only smokers or alcohol consumers: A cross-sectional study in Korea. Lipids Health Dis. 2021;20(1):49. doi: 10.1186/s12944-021-01472-2

27. Jeong SH, Joo HJ, Kwon J, Park EC. Association between smoking behavior and insulin resistance using triglyceride–glucose index among South Korean adults. J Clin Endocrinol Metab. 2021;106(11):e4531-e4541. doi: 10.1210/clinem/dgab399

28. Obrador de Hevia J, López-González ÁA, Ramírez-Manent JI, et al. Association between alcohol consumption, other healthy habits and sociodemographic variables and the values of different insulin resistance risk scales in 139,634 Spanish workers. Healthcare (Basel). 2025;13(8):921. doi: 10.3390/healthcare13080921

29. Bergman BC, Perreault L, Hunerdosse D, et al. Novel and reversible mechanisms of smoking-induced insulin resistance in humans. Diabetes. 2012;61(12):3156-3166. doi: 10.2337/db12-0418

30. Bajaj M. Nicotine and insulin resistance: When the smoke clears. Diabetes. 2012;61(12):3078-3080. doi: 10.2337/db12-1100

31. Artese A, Stamford BA, Moffatt RJ. Cigarette smoking: An accessory to the development of insulin resistance. Am J Lifestyle Med. 2017;13(6):602-605. doi: 10.1177/1559827617726516

32. Lindtner C, Scherer T, Zielinski E, et al. Binge drinking induces whole-body insulin resistance by impairing hypothalamic insulin action. Sci Transl Med. 2013;5(170):170ra14. doi: 10.1126/scitranslmed.3005123

33. Hao Z, Guo X, Wang Y, Yang G. Physical activity reduces metabolic risk via iron metabolism: Cross-national evidence using the triglyceride–glucose index. Metabolites. 2024;14(12):651. doi: 10.3390/metabo14120651

34. Rebello CJ, Zhang D, Kirwan JP, et al. Effect of exercise training on insulin-stimulated glucose disposal: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Int J Obes (Lond). 2023;47(5):348-357. doi: 10.1038/s41366-023-01283-8

35. Honkala SM, Motiani P, Kivelä R, et al. Exercise training improves adipose tissue metabolism and vasculature regardless of baseline glucose tolerance and sex. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e000830. doi: 10.1136/bmjdrc-2019-000830

36. de Mello GT, Thirunavukkarasu S, Jeemon P, Thankappan KR, Oldenburg B, Cao Y. Clustering of health behaviors and their associations with cardiometabolic risk factors among adults at high risk for type 2 diabetes in India: A latent class analysis. J Diabetes. 2024;16(5):e13550. doi: 10.1111/1753-0407.13550

37. Kim Y, Je Y. Meat consumption and risk of metabolic syndrome: Results from the Korean population and a meta-analysis of observational studies. Nutrients. 2018;10(4):390. doi: 10.3390/nu10040390

38. Aprelini CMO, Luft VC, Meléndez GV, Schmidt MI, Mill JG, Molina MDCB. Consumption of red and processed meat, insulin resistance, and diabetes in the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA–Brasil). Rev Panam Salud Pública. 2019;43:e40. (In Portugese.) doi: 10.26633/rpsp.2019.40

39. Sun L, Yuan JL, Chen QC, et al. Red meat consumption and risk for dyslipidaemia and inflammation: A systematic review and meta-analysis. Front Cardiovasc Med. 2022;9:996467. doi: 10.3389/fcvm.2022.996467

40. Zandvakili A, Shiraseb F, Hosseininasab D, Aali Y, Santos RD, Mirzaei K. The association between consumption of red and processed meats with metabolic syndrome and its components in obese and overweight women: A cross-sectional study. BMC Womens Health. 2024;24(1):93. doi: 10.1186/s12905-023-02862-7

41. Hieronimus B, Medici V, Lee V, et al. Effects of consuming beverages sweetened with fructose, glucose, high-fructose corn syrup, sucrose, or aspartame on OGTT-derived indices of insulin sensitivity in young adults. Nutrients. 2024;16(1):151. doi: 10.3390/nu16010151

42. Araújo SP, da Silva A, Bressan J, Juvanhol LL, Castro LCV, Hermsdorff HHM. Fat intake and high triglyceride-glucose Index in individuals at cardiometabolic risk: An isocaloric substitution analyses. J Am Nutr Assoc. 2023;42(5):452-458. doi: 10.1080/07315724.2022.2064001

43. Zhuang P, Mao L, Wu F, Wang J, Jiao J, Zhang Y. Cooking oil consumption is positively associated with risk of type 2 diabetes in a Chinese nationwide cohort study. J Nutr. 2020;150(7):1799-1807. doi: 10.1093/jn/nxaa103

44. Milhem F, Komarnytsky S. Progression to obesity: Variations in patterns of metabolic fluxes, fat accumulation, and gastrointestinal responses. Metabolites. 2023;13(9):1016. doi: 10.3390/metabo13091016

45. Osadnik K, Osadnik T, Lonnie M, et al. Metabolically healthy obese and metabolic syndrome of the lean: The importance of diet quality. Analysis of MAGNETIC cohort. Nutr J. 2020;19(1):19. doi: 10.1186/s12937-020-00532-0


Рецензия

Для цитирования:


Симанджунтак Р.Р., Картини А., Картасурья М.И., Нурджазули  Детерминанты инсулинорезистентности у взрослых индонезийцев, не страдающих диабетом: многомерный анализ факторов метаболизма, питания и образа жизни. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2025;33(12):17-25. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2025-33-12-17-25

For citation:


Simanjuntak R.R., Kartini A., Kartasurya M.I., Nurjazuli  Determinants of Insulin Resistance among Non-Diabetic Indonesian Adults: A Multivariable Analysis of Metabolic, Dietary, and Lifestyle Factors. Public Health and Life Environment – PH&LE. 2025;33(12):17-25. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2025-33-12-17-25

Просмотров: 22


ISSN 2219-5238 (Print)
ISSN 2619-0788 (Online)